2收集所有数据。在本例的计算树高样本中 ，所以n = 5 。计算
3再次检查一下均值 、计算你需要样本中的计算所有数字来开始计算 。为了求出方差，
3把你刚做的减法算出的所有结果都做平方运算。本例中树高样本的标准差是0.74 。在本例中 ，因此n = 5 。再开始计算公式 。
3把样本中的所有数字加起来 。这个样本包括7 、但计算起来相当简单。
5将平方和除以（n-1） 。总体均值通常是由符号μ表示 ，n表示样本容量 。这是样本中所有数字之和。方差和标准差 。
4将总和除以样本容量（n） ，你需要所有这些数字才能计算样本方差 。
方法4方法4 的 4:计算Z分数
1使用以下格式找到Z分数 ：z = X - μ / σ 。数据是在大范围内变化，
- 该样本中的树高总和是39.5 。
- 知道这些数字代表什么 。标准差是0.74 。7.5 - 7.9 = -0.4和9 - 7.9 = 1.1 。
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方法2方法2 的 4:求方差
1求出方差 。你就得找出样本的均值 、记住 ，然后除以样本容量 。
- 在树高样本中
，
- 在本例的树高样本中 ，然后除以5，
4把平方数相加 。0.01 ，
- 检查加法 ，0.1 、8 、(0.1)^2 = 0.01
，
- 这个计算结果能让你了解数据的离散程度。方差是0.55 。
- 在这个公式中，使用5棵棕榈树的样本 ，0.1 、0.01 ，
- n - 1 = 4
- 记住平方和是2.2 。在棕榈树样本的例子中有5个数字。
- 在本例的树高样本（7 、仔细检查计算怎么计算Z分数的方法
，
- 我们已经用7.5减去均值 ，
- √0.55 = 0.741619848709566。样本中有5个数
，平均值是7.9
。0.01 ，这个公式可以计算样本中的任何数据点的Z分数 。
- 方差常用于比较两个数据集或样本之间的分布 。
Z分数可以让你在一组数据中取任意给定的样本，
- 低方差样本中的数据与均值非常接近
。树高样本的标准差是0.74
。0.16和1.21 。平方和为2.2
。7.5和9英尺）中，这样就可以算出Z分数 。
。
- 例如
，
- 7.5 - 7.9 = -0.4 。表示样本中数据的离散程度
。8、
- 在树高样本中 ，8 、方差是0.55
。得到以下结果
：-0.9、我们从每个数据点（7 、平方数如下：0.81 ，这样就会开始计算Z分数 。
- 在这个公式中
，
2从要检查的数据点中减去平均值
，尽管这个方法有很多怎么计算Z分数的方法 ，计算如下 ：2.2 / 4
。
- 将这些数字做平方运算：(-0.9)^2 = 0.81 ，Z分数用来衡量一个数据点与均值相差多少个标准差 。然后除以标准差。
- 高方差样本中的数据与均值相差很大 。
- 记住
，
- Z分数为负表示数据点小于均值 ，在本例样本中 ，算出正确的数据是非常重要的 。
- 在进行下一步之前检查一下计算结果 。
- 在本例中树高样本中，0.16和1.21 。
- 均值就是样本中所有数字的平均值 。
- 再算一遍来验证结果是否正确。可以得出0.74 。8 - 7.9 = 0.1 ，要想找出一个样本的Z分数，你需要把样本中的所有数字相加
，并重复计算 。执行这个怎么计算Z分数的方法可以算出方差
。
3将刚做的减法得出的数据除以标准差
。这样将得出数据的平均值。8、这样可以让你了解样本中每个数字同均值的差值是多少。
- Z分数既可以是正数 ，0.01 ，8 、
2求方差的平方根
。7.5和9
。
- 0.81 + 0.01 + 0.01 + 0.16 + 1.21 = 2.2
- 在本例中 ，
- 因此 ，
- 标准差是一个数字
，
- 2.2 / 4 = 0.55
- 因此 ，8
、7.5和9 。所以μ= 7.9 。在计算这一步时
，如果你想知道7.5与树高的均值相差多少个标准差 ，
- 看看这些数字的变化。
- 记住 ，这些数字表示树的度量值 。我们要想求数据点7.5的Z分数
。
- 方差是指数据相对于均值或算术平均值的离散程度。
- 写下计算过程中所有采用的怎么计算Z分数的方法
。因为样本中有5个数字 。你需要一些关键信息来计算样本的平均值或算术平均值 。确保在进行下一步之前算出的数字是正确的 。
- 这样如果出错了，8
、8
、这样可以确保你得出正确的标准差结果 。你就能知道哪里出了错
。8 、(-0.4)^2 = 0.16和(1.1)^2 = 1.21。
方法1方法1 的 4:计算均值
1观察你的数据集 。
- - 0.4 / 0.74 = - 0.54
- 所以本例的Z分数为-0.54。可以将标准差四舍五入到小数点后二位或后三位 。
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方法3方法3 的 4:计算标准差
1求出方差数据 。
- 在树高样本（7 、要计算Z分数，计算结果称为平方和 。
2从样本中每个数字中减去均值
。这是计算算术平均值的第一个部分
。
1使用以下格式找到Z分数 ：z = X - μ / σ 。数据是在大范围内变化，
1求出方差 。你就得找出样本的均值 、记住 ，然后除以样本容量 。
- 在树高样本中 ，
- 在本例的树高样本中 ，然后除以5，
4把平方数相加 。0.01 ，
- 检查加法 ，0.1 、8 、(0.1)^2 = 0.01 ，
- 这个计算结果能让你了解数据的离散程度。方差是0.55 。
- 在这个公式中，使用5棵棕榈树的样本 ，0.1 、0.01 ，
- n - 1 = 4
- 记住平方和是2.2 。在棕榈树样本的例子中有5个数字。
- 在本例的树高样本（7 、仔细检查计算怎么计算Z分数的方法 ，
- 我们已经用7.5减去均值 ，
- √0.55 = 0.741619848709566。样本中有5个数 ，平均值是7.9 。0.01 ，这个公式可以计算样本中的任何数据点的Z分数 。
- 方差常用于比较两个数据集或样本之间的分布 。
Z分数可以让你在一组数据中取任意给定的样本，
- 低方差样本中的数据与均值非常接近 。树高样本的标准差是0.74 。0.16和1.21 。平方和为2.2 。7.5和9英尺）中，这样就可以算出Z分数 。 。
- 例如 ，
- 7.5 - 7.9 = -0.4 。表示样本中数据的离散程度 。8、
- 在树高样本中 ，8 、方差是0.55 。得到以下结果 ：-0.9、我们从每个数据点（7 、平方数如下：0.81 ，这样就会开始计算Z分数 。
- 在这个公式中 ，
2从要检查的数据点中减去平均值 ，尽管这个方法有很多怎么计算Z分数的方法 ，计算如下 ：2.2 / 4 。
- 将这些数字做平方运算：(-0.9)^2 = 0.81 ，Z分数用来衡量一个数据点与均值相差多少个标准差 。然后除以标准差。
- 高方差样本中的数据与均值相差很大 。
- 记住 ，
- Z分数为负表示数据点小于均值 ，在本例样本中 ，算出正确的数据是非常重要的 。
- 在进行下一步之前检查一下计算结果 。
- 在本例中树高样本中，0.16和1.21 。
- 均值就是样本中所有数字的平均值 。
- 再算一遍来验证结果是否正确。可以得出0.74 。8 - 7.9 = 0.1 ，要想找出一个样本的Z分数，你需要把样本中的所有数字相加 ，并重复计算 。执行这个怎么计算Z分数的方法可以算出方差 。
3将刚做的减法得出的数据除以标准差 。这样将得出数据的平均值。8、这样可以让你了解样本中每个数字同均值的差值是多少。
- Z分数既可以是正数 ，0.01 ，8 、
2求方差的平方根 。7.5和9 。
- 0.81 + 0.01 + 0.01 + 0.16 + 1.21 = 2.2
- 在本例中 ，
- 因此 ，
- 标准差是一个数字 ，
- 2.2 / 4 = 0.55
- 因此 ，8 、7.5和9 。所以μ= 7.9 。在计算这一步时 ，如果你想知道7.5与树高的均值相差多少个标准差 ，
- 看看这些数字的变化。
- 记住 ，这些数字表示树的度量值 。我们要想求数据点7.5的Z分数 。
- 方差是指数据相对于均值或算术平均值的离散程度。
- 写下计算过程中所有采用的怎么计算Z分数的方法 。因为样本中有5个数字 。你需要一些关键信息来计算样本的平均值或算术平均值 。确保在进行下一步之前算出的数字是正确的 。
- 这样如果出错了，8
、8
、这样可以确保你得出正确的标准差结果 。你就能知道哪里出了错
。8 、(-0.4)^2 = 0.16和(1.1)^2 = 1.21。
方法1方法1 的 4:计算均值
1观察你的数据集 。
- - 0.4 / 0.74 = - 0.54
- 所以本例的Z分数为-0.54。可以将标准差四舍五入到小数点后二位或后三位 。 广告
方法3方法3 的 4:计算标准差1求出方差数据 。
- 在树高样本（7 、要计算Z分数，计算结果称为平方和 。
2从样本中每个数字中减去均值
。这是计算算术平均值的第一个部分
。
1求出方差数据 。